Python: skflow を使ってディープラーニングで FizzBuzz 問題を解いてみる - CUBE SUGAR CONTAINER
最近 TensorFlow を使ってディープラーニングで FizzBuzz 問題を解くっていうブログ記事を読んだんだけど、これが面白かった。 joelgrus.com そこで、自分でも同じようにディープラーニングを使って FizzBuzz 問題を解いてみることにした。 ただし、アレンジとして TensorFlow を直接使うのではなく、代わりに skflow を使ってみる。 skflow というのは TensorFlow を scikit-learn と同じインターフェースで扱えるようにしたラッパーだ。 これなら使い慣れた scikit-learn と同じ雰囲気で TensorFlow を使うことができる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.5 BuildVersion: 15F34 $ py
TensorFlowを遊び倒す！ 〜目次〜 - Platinum Data Blog by BrainPad
※TensorFlowとは2015年11月9日にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。 本ブログでは、実際のTensorFlowの使い方を連載方式でご紹介しています。 皆様こんにちは。 テクノロジー＆ソフトウェア開発本部の佐藤貴海です。 本日から「TensorFlowを遊び倒す！」と銘打って、Googleが2015年11月9日に公開した“機械知能(?)ライブラリ”のTensorFlowを入門編＆応用編にわけて、使い方をご紹介していこうと思います。 www.youtube.com http://www.tensorflow.org/ TensorFlowを何と呼ぶかは微妙なところです。機械学習ライブラリと言っているところもありますが、Getting Startedで「Hello, TensorFlow!」とやっているので、もう少し大きい概念のライブラリのようです。 とり
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